Essaimage de la TUM : l'intelligence artificielle au service de la traçabilité des protéines
Plus rapide, meilleure et idéalement adaptée à chaque individu : la médecine du futur vise à fournir des diagnostics et des plans de traitement précis. L'interaction des protéines joue un rôle clé à cet égard. Pour comprendre cette interaction, il faut analyser le plus efficacement possible de grands ensembles de données de haute qualité. MSAID, une entreprise dérivée de l'Université technique de Munich (TUM), a mis au point un logiciel alimenté par l'IA qui peut le faire même pour des échantillons complexes.
Il y a des idées qui ne lâchent pas. C'est le cas d'une équipe de la chaire de protéomique et de bioanalyse du professeur Bernhard Küsters à la TUM. S'appuyant sur un projet de recherche, les scientifiques ont développé un prototype de logiciel pour déterminer quelles protéines sont présentes dans un échantillon, quand et en quelles quantités elles apparaissent, et ce qu'elles font. Une meilleure compréhension de ces processus pourrait permettre des percées médicales dans le diagnostic et le traitement des maladies.
"Notre prototype était déjà plus performant que les approches existantes en termes de qualité et de quantité de protéines identifiées. Nous étions déterminés à faire avancer ce développement et à le rendre accessible aux chercheurs et aux institutions du monde entier", déclare Mathias Wilhelm, professeur de spectrométrie de masse computationnelle à l'école des sciences de la vie de la TUM. Mathias Wilhelm et Bernhard Küster avaient déjà fondé une entreprise ensemble et ont décidé de franchir à nouveau le pas. Avec Martin Frejno, Daniel Zolg, Siegfried Gessulat et Tobias Schmidt, ils ont fondé MSAID en 2019, une startup spécialisée dans les modèles d'apprentissage profond pour la recherche sur les protéines. Tous les fondateurs ont étudié, obtenu leur doctorat ou travaillé à la TUM.
Une base de données pour les "empreintes" moléculaires générées par l'IA
Depuis 2022, MSAID commercialise un successeur breveté du logiciel dont le prototype a été à l'origine de la création de l'entreprise. Il permet de rationaliser l'analyse d'ensembles de données complexes et volumineux. Daniel Zolg, directeur de l'exploitation de MSAID, compare cette approche à l'identification par empreintes digitales : "Chaque protéine est constituée de différents peptides, chacun ayant sa propre empreinte digitale. Nous pouvons rendre visibles les empreintes digitales d'un échantillon à l'aide d'un spectromètre de masse. Mais la qualité de ces empreintes n'est pas toujours bonne : souvent, on ne dispose que d'une empreinte partielle d'un peptide, et il arrive même qu'elles se chevauchent. Il est donc difficile de déterminer quelle mesure correspond à quel peptide. C'est un peu comme si l'on essayait d'analyser les empreintes digitales d'une poignée de porte qui aurait été touchée par de nombreuses personnes différentes".
L'analyse manuelle de telles quantités de données n'est plus possible. Après tout, les humains sont constitués de plus de 20 000 protéines différentes. Les fondateurs ont donc exploité les atouts de l'IA en matière de simulation de modèles : un algorithme compare les résultats des mesures avec une sorte de "base de données de peptides" contenant des modèles générés par l'IA et créés par l'équipe. Ces motifs correspondent à ceux produits par les peptides lors de l'analyse par spectrométrie de masse. Plus encore : ils peuvent même être utilisés pour prédire les motifs qui émergeront lorsque différents peptides se chevaucheront.
"Grâce à notre approche, nous pouvons améliorer considérablement l'identification des protéines dans des échantillons complexes tels que les tissus et le plasma, mieux quantifier leurs quantités et réduire les étapes manuelles. Notre logiciel permet également de réaliser en quelques jours des analyses qui prendraient autrement plusieurs semaines", explique Martin Frejno, PDG de MSAID. "Cela ouvre de nouvelles voies pour la détection précoce des maladies, la médecine personnalisée et le développement de médicaments.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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